Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

Short Time Fourier Transform (STFT) sebagai Feature Extraction Deteksi Kerusakan Inner Race Bearing Motor Induksi Secara Realtime Menggunakan Sinyal Suara Iradiratu Diah Prahmana Karyatanti; Belly Yan Dewantara; Fitrya Salsabillah
CYCLOTRON Vol 6 No 2 (2023): CYCLOTRON
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/cl.v6i2.19511

Abstract

Motor induksi merupakan motor listrik yang dapat mengubah energi listrik menjadi energi mekanik. Motor induksi banyak digunakan didalam dunia industri sebagai penggerak utama karena memiliki tingkat kehandalan yang tinggi, perawatan yang mudah, konstruskisnya sederhana dan harganya murah. Bearing merupakan komponen pendukung dari motor induksi yang membantu rotor agar dapat berputar secara bebas. Salah satu kerusakan terbesar yang terjadi pada motor induksi yang sering ditemui adalah kerusakan bearing. Hampir sekitar 41-44% kasus kerusakan motor induksi yang terjadi pada bearing. Penelitian ini akan mengembangkan monitoring kondisi inner race bearing secara realtime menggunakan raspberry pi melalui sinyal suara dengan metode Short Time Fourier Transform (STFT). Metode ini lebih efektif karena STFT dapat memberikan informasi spektrum frekuensi pada seluruh nilai amplitudo yang telah melalui proses windowing. Pada penelitian ini feature extraction  dengan pendekatan STFT untuk deteksi kerusakan inner race bearing menghasilkan akurasi sebesar 98.7%. Kontribusi hasil penelitian adalah tool yang dihasilkan merupakan alternatif solusi dalam mendeteksi kerusakan pada inner race bearing motor induksi yang akurat.